《自然与人工系统中的适应：理论分析及其在生物控制和人工智能中的应用》是遗传算法开山之作，以适应性为主题，贯穿生物、经济、人工只能等多种科学，描述有关自然和人工系统中的适应问题背后隐藏的规律性及其理论，建立统一的适应性系统的理论框架，展示使计算机程序自发进化的遗传算法，以严格的数学定理揭示了算法背后的理论本质。
- 前辅文
- 第1章 背景介绍
- 1 介绍
- 2 初步概览
- 3 一个简单的人工适应系统
- 4 一个复杂的自然适应系统
- 5 一般的观察
- 第2章 形式框架
- 1 讨论
- 2 表述
- 3 与Dubins-Savage 赌徒问题形式化的比较
- 第3章 实例
- 1 遗传学
- 2 经济学
- 3 博弈
- 4 搜索、模式识别与统计推断
- 5 控制与函数优化
- 6 中枢神经系统
- 第4章 模式
- 1 模式的定义
- 2 模式的表现
- 3 模式的测试
- 4 内在并行性
- 5 压缩存储
- 第5章 最优试验分配
- 1 双臂赌机
- 2 最小损失的实现
- 3 多重选择
- 4 在模式中的应用
- 第6章 复制程序和遗传操作
- 1 广义的复制程序
- 2 广义的遗传操作——交叉
- 3 广义的遗传操作——倒位
- 4 广义的遗传操作——变异
- 5 进一步提高能力
- 6 解释
- 第7章 遗传程序的鲁棒性
- 1 类的适应程序
- 2 程序的鲁棒性
- 3 鲁棒性比较——简单的人工适应系统
- 4 鲁棒性比较——复杂的自然适应系统
- 5 一般的结论
- 第8章 编码和表示的适应
- 1 固定表示
- 2 “广播语言”
- 3 用法
- 4 在可更改表达方法的遗传程序中的应用
- 第9章 总览
- 第10章 过渡与展望
- 1 过渡阶段
- 2 再论对试验的最佳分配
- 3 近期的工作
- 4 可能性
- 重要符号词汇表
- 参考文献
- 名词索引
- 译后记
- 版权
